如何通过以可忽略的性能开销提高QLC闪存的可靠性？
本工作来自多伦多大学和谷歌shehbaz jaffer，发表于fast 2022。为了解决下一代高密度闪存低耐久性带来的可靠性挑战，提出新的编码wom-v (voltage-based write-once-memory)，来提高ssd的使用寿命。通过重编程的方式，增加擦除操作间的编写次数来应对高密度闪存有限擦除次数的瓶颈问题。本文基于femu+lightnvm平台，实现wom-v码，并基于femu实现qlc模拟。展示如何通过以可忽略的性能开销提高qlc闪存的寿命4.4x-11.1x。wom-v开源代码:
01 背景&问题
随着闪存密度的增加，其可承受的擦除次数逐渐减少。如下图所示。qlc的擦除次数不到1000次，而plc仅为几十至几百次。特别是存储元尺寸小，擦除次数就更少了。针对这个问题，本文将从wom编码的角度探索如何通过增加重编程次数来降低擦除次数。下面首先讨论传统binary-wom码的原理及缺陷。
binary-wom codes
binary-wom应用于较早的存储设备上，例如punch card。在这类介质上，数据以位为粒度写入，并且一旦写入，位只能在一个方向上更改。例如，只能从比特0变换到比特1。表1和表2给出的是wom(2,3)和wom(2,4)，对于wom(2,3)，表示数据存储两位，但实际存储三位。可以看作底层是tlc闪存，抽象出mlc闪存。对于每个tlc页面，可以编程两次(两代)。第一代和第二代中的比特位是tlc三位组成的8种形式。因此，通过这种方式，两次编程后，实际写入的数据为2+2=4bits,比tlc的3bits要多。
然而，binary-wom不适合新一代的闪存，如qlc。对于闪存存储元的真正限制是，电压值总是增加(达到最大电压vmax)，但不能降低，这与编码的位值无关。坚持采用二进制模型会产生不必要的约束。
经过作者的测试发现，存储元中比特数量与其能够支持的重编程次数成反比关系。存储元每多增加一个比特，可实现的重编程次数少一个数量级。因此，wom码本身的写放大，对qlc使用binary-wom没有净增益。
02 wom-v code
为了解决上述问题，本文设计了新的编码wom-v (voltage-based write-once-memory)，实现更高的写入量。wom-v码借助于闪存编程的特征(往存储元中存储电荷)。编程以ispp方式总是由低电压编程到高电压。因此，可以将电压分布范围划分成多个gen，一个gen中包含的电压区间表示一次编程可以到达的电压值。以qlc为例，存储元中存储4个比特，可以形成16种电压状态（v0-v15）。如下图所示，可以有wom-v(3,4), wom-v(2,4), wom-v(1,4)。事实上，wom-v(3,4)就是将qlc看作tlc使用，用户存储3个数据字，而实际存储4位码字。由于每次表示3位，因此单次编程只需要8个状态。这样qlc的16个状态就可以编程两次。更高阶wom-v(2,4)则可以编程16/4=4次。
基于上述思想，有以下几个优化点：
1）同代转换：是指重编程后，存储元的电压状态还在同个gen中。具体来说，在编程时，若编程后的data可以用当前电压值和当前gen的最大电压值之间的电压状态表示时，同一个gen内部也可以重编程。例如，当前是001(v1)，编程后为101。那么无需进入gen2，编程到gen1中的v5即可，并做好记录；此优化点的问题是会产生写前读，每次重编程之前需要通过一次读取来确定存储元的电压状态。本文进一步提出nr模式来权衡是否采取此优化点。
2）码字共享：wom-v(3,4)中的电压状态v7在gen1和gen2之间是共享的。数据111在gen1和gen2中都映射到v7。这种共享让我们可以挤出更多的重编程代数。例如，wom-v(2,4)原先是4代，共享后为5代。
3）利用ecc容错空间：当写发生在页面粒度(而不是存储元)上时，一旦页面的任何一个存储元达到gen_max，就不能再重编程。”当页面中少量存储元达到gen_max的情况下，继续进行页面重编程而不擦除“。要实现上述目标，可以利用设备中的ecc纠错码的容错空间。通过标记少量已达到gen_max的存储元为无效，剩余存储元组成的页面可继续执行重编程。而这些标记无效的存储元的值可以通过现有ecc来确定。当然，无效存储元的数量超过ecc_threshold时，当前页面无法进行后续重编程，需要先执行擦除。
03 系统实现
本文在linux lightnvm open-channel ssd子系统模块中实现了wom-v码，它允许在ftl中进行更改。并扩展femu来模拟qlc设备。通过wom-v的系统实现，可以测试在ssd中实际减少的擦除次数(以eu为粒度执行擦除操作)，以及评估在理论上无法准确收集的input data contents、workload patterns和performance overhead。
lightnvm架构
lightnvm是一个linux模块，它向主机公开了nvme ssd的底层体系结构。有助于对读写方式进行修改，也能够控制垃圾回收，以及何时应该在底层设备上执行擦除操作。lightnvm的内部体系结构如下图所示。lightnvm模块的两个主要数据结构是1) ring buffer和2) parallel units。
要将wom-v码合并到lightnvm代码中，需要做以下更改：
1）对设备的所有写入操作都需要进行编码。
2）发布给设备的所有读取都需要解码以前编写的数据。编码和解码涉及到简单的表查找。
3）需要修改默认的垃圾回收逻辑。与其在垃圾回收过程中擦除所有的eu，现在应该根据eu内部页面的状态（是否达到gen_max）有选择地进行擦除。也就是说，如果垃圾回收选择的eu中页面未达到gen_max，则只需要回收有效页面而无需擦除，回收后可与空闲资源一样拿过来直接覆盖写。
4）底层设备模拟器需要支持下一代配备qlc或更密集闪存介质的ssd设备。
5）本文进一步实现了两种优化，gc_opt和nr模式，有助于提高性能和减少wom-v的开销。
基本实现
将以下组件添加到lightnvm模块中：1) 编码和解码逻辑；2) wom-v感知的垃圾回收逻辑；3) 基于femu的qlc支持。
写入操作：应用程序或文件系统可以向lightnvm提交写请求。所有写数据在写入设备之前都进行编码。默认情况下，wom编码首先读取设备上先前写入的数据（查看当前编程到哪一代了）。由于这种默认方法会带来写前读。在将环形缓冲区数据写入设备之前，在环形缓冲区中暂存页面的逻辑块地址(lba)与设备物理页地址(ppa)之间创建一个映射。在此阶段，拦截所有的写操作，并执行以下转换：1）对正在写入的所有页面的ppa中读取预先存在的编码数据；2）使用现有的数据对页面进行再编码；3）将新的编码页面写入设备。
读取操作：在读取工作流中，来自应用程序的原始读取bio请求首先被转换为相应的连续lba地址bio请求。由于逻辑页面的局部性，连续的页面对应于单个页面。接下来，所有被读取的编码页面都在读取返回路径中被解码。解码后的数据被复制到最初提交的bio请求中，并且可以被应用程序读取而无需修改。
垃圾回收：传统的gc是回收有效页面后直接擦除才能使用，然而本文使用的wom-v码下，页面可重编程。因此只有当eu中任何一个页面达到最大可重编程次数后才会被擦除。所以每次gc只需要回收有效页面而不需要执行擦除操作。
一个wom-v(k,n)方案可以自然地扩展到任何n级存储元，通过将n的值更改为设备的每个存储元的位数。k的值决定了容量和寿命的权衡——较低的k值会产生更高的闪存寿命，但也会消耗更多的物理空间。
wom-v优化
gc_opt模式：解决gc期间有效页面回收带来的写放大问题，进一步提高了ssd的耐久性。关键的观察是，在大多数情况下，如果eu中的无效页面可以被重写，则无需执行擦除。这意味着，在eu不需要擦除的情况下，我们可以保留有效页面，只要我们在未来写入eu时跳过这些有效页面。块中剩余的无效页面将以与以前相同的特定顺序被覆盖，以减少单元间的干扰，并像以前一样在eu的并行单元上条带化写入。
no_read(nr)模式：解决写前读问题。由于采用同代转换，在数据写入存储元之前，需要知道存储元的内容，确定其处于哪一代的哪一个电压状态。因此，每次写都需要先读一次。如何消除写前读：去掉同代转换，只在gen之间转换。通过记录当前编程的代数，下一次编程直接跳转到下一代。nr模式可优化性能，但对耐久性有轻微影响。
04 实验评估
实验采用微基准测试负载和真实世界收集的负载进行评估。
1. 微基准测试负载
1）数据缓冲区内容变化的影响
由于wom-v(k,n)码可能发生同代转换，因此其收益取决于被覆盖到已有数据块的数据内容。通过顺序填充设备，一旦设备满，翻转数据缓冲区中所有位的一部分(10%-100%)，然后用修改后的数据再次填充整个设备。重复这一过程多次，并比较随着数据缓冲区内容变化速率的增加而被擦除的eu数量。
下图显示了在写入期间因不同数据缓冲区内容而擦除的eu总数。与no_wom相比，wom-v减少了被擦除的eu数量。然而，当后续写入之间的数据变化速率较小时，存储元达到vmax的速率将会更慢。对于数据变化量较大的负载，将更快地达到vmax，因此eu擦除增益将更低。no_wom与数据缓冲区内容无关。
2）访问模式的影响
为了衡量访问模式的影响，以特定顺序写入来无效先前写入的数据，来产生不同程度的设备写放大。hot-s是顺序更新数据，hot-r是随机更新数据，hot-s和hot-r下保证所有的页面都是热写的并且垃圾回收中不产生写放大。cold是只更新一小部分页面，low-gc和high-gc则产生不同程度的垃圾回收操作。
下图显示了在不同负载模式下被擦除的eu的数量。wom-v(2,4)显著减少了被擦除的eu数量。然而，由于gc导致的写放大增加，wom-v(1,4)的收益不断减少。最后，gc-opt模式能保持较低的写放大开销。
2. 真实世界负载
所有方法下物理空间一样大，并预先填充一半容量的数据。根据负载的footprint设置qlc容量大小。所有wom-v(2,4)设置的逻辑地址空间是no_wom的逻辑地址空间的一半。同样，wom-v(1,4)设置的逻辑地址空间是no_wom的逻辑地址空间的四分之一。
1）寿命评估
wom-v(2,4)减少eu擦除次数为68%-71%。针对gc密集型工作负载（mp-auth和mp-backend），wom-v(1,4)的性能不佳。这表明，wom-v码通过重编程所带来的擦除操作的减少并不能弥补较高速率码所带来的写放大。引入gc_opt后可以显著降低垃圾回收过程产生的写放大。与no_wom相比，wom-v(2,4)-gc-opt的擦除次数减少了77-83%，wom-v(1,4)-gc-opt减少了82-91%。这意味着在现实负载中，擦除操作减少了4.4-11.1×。
2) 性能评估
由于wom需要写前读来确定当前写的代数，会影响写性能，并提出了wom-v_nr来优化性能（可能以降低耐久性增益为代价）。
由于wom-v(k,n)产生的更高的写入量（写k比特的数据实际写n比特，导致每次写入都要添加额外的(n/k)数据）。
平均性能和吞吐量：与no_wom相比，wom-v（2,4）的性能开销相当小（需要写前读），在3-8%的范围内。添加nr模式消除了这些性能开销，与no_wom差不多。同时，与wom-v(2,4)相比，启用nr模式对耐久性影响不大。同时启用gc_opt和nr模式大大降低了wom-v(1,4)方案的性能开销，使性能在no_wom的0-8%以内。并且对比no_wom显著改善耐久性。
读尾端延迟：评估读取密集型负载的尾端延迟。观察到no_wom和wom-v(k,n)基线编码方案的第95百分位尾端延迟为0.6-7%，并且没有引入较大的尾端延迟。
05 总结
本文针对下一代高密度闪存提出一种新的编码方案，可以有效降低擦除次数，从而改善闪存寿命。即使对于高写放大的负载，wom-v码也可以通过gc_opt模式优化；对性能关键型负载，可以采用nr模式进行优化wom-v使用时的性能问题。另外，wom-v码本身的写放大问题可能是对空间利用率要求高的ssd所关注的。对于这样的设备，本文建议根据设备的使用情况或工作负载的容量要求，在具有不同码率的wom-v码之间进行常规转换。wom-v码可以很容易地扩展到更高密度的未来ssd，如plc ssd和更复杂的编码方案。
工业安灯系统按钮拉绳盒应用领域
电缆沟温湿度在线监测系统的构成
华为鸿蒙系统如何升级 鸿蒙系统怎么报名
电气电路的故障有哪些?电气电路的故障分析和检修方法
中国工程院院士李德毅呼吁尽快建立自动驾驶的中国安全标准
如何通过以可忽略的性能开销提高QLC闪存的可靠性？
双路防盗报警器的设计
华为将免费给旧款智能手机升级到Android 9 Pie系统
Vega专业卡《掠食》测试结果出炉：差过GTX1080Ti还被GTX1080挑落马下
叠层压电震动片产品阵容、优势、特点介绍
2017年MEMS市场规模将倍增至210亿美元
未来的汽车行业可能会运用到的生物识别技术大盘点
浅谈电池的俩大绝症，它是否可以治疗
stm32中的io函数 STM32中的IO操作
常用FPGA/CPLD四种设计技巧
DDS+PLL高性能频率合成器的设计方案
详细解答Linux设备树语法的原理构造
TI采用业内独一无二的抗噪解决方案彻底改变电容感测技术
快讯：以太经典完成减产目标 瑞士信贷参投区块链公司
伺服输出滤波器的表征参数
01 背景&问题
随着闪存密度的增加，其可承受的擦除次数逐渐减少。如下图所示。qlc的擦除次数不到1000次，而plc仅为几十至几百次。特别是存储元尺寸小，擦除次数就更少了。针对这个问题，本文将从wom编码的角度探索如何通过增加重编程次数来降低擦除次数。下面首先讨论传统binary-wom码的原理及缺陷。
binary-wom codes
binary-wom应用于较早的存储设备上，例如punch card。在这类介质上，数据以位为粒度写入，并且一旦写入，位只能在一个方向上更改。例如，只能从比特0变换到比特1。表1和表2给出的是wom(2,3)和wom(2,4)，对于wom(2,3)，表示数据存储两位，但实际存储三位。可以看作底层是tlc闪存，抽象出mlc闪存。对于每个tlc页面，可以编程两次(两代)。第一代和第二代中的比特位是tlc三位组成的8种形式。因此，通过这种方式，两次编程后，实际写入的数据为2+2=4bits,比tlc的3bits要多。
然而，binary-wom不适合新一代的闪存，如qlc。对于闪存存储元的真正限制是，电压值总是增加(达到最大电压vmax)，但不能降低，这与编码的位值无关。坚持采用二进制模型会产生不必要的约束。
经过作者的测试发现，存储元中比特数量与其能够支持的重编程次数成反比关系。存储元每多增加一个比特，可实现的重编程次数少一个数量级。因此，wom码本身的写放大，对qlc使用binary-wom没有净增益。
02 wom-v code
为了解决上述问题，本文设计了新的编码wom-v (voltage-based write-once-memory)，实现更高的写入量。wom-v码借助于闪存编程的特征(往存储元中存储电荷)。编程以ispp方式总是由低电压编程到高电压。因此，可以将电压分布范围划分成多个gen，一个gen中包含的电压区间表示一次编程可以到达的电压值。以qlc为例，存储元中存储4个比特，可以形成16种电压状态（v0-v15）。如下图所示，可以有wom-v(3,4), wom-v(2,4), wom-v(1,4)。事实上，wom-v(3,4)就是将qlc看作tlc使用，用户存储3个数据字，而实际存储4位码字。由于每次表示3位，因此单次编程只需要8个状态。这样qlc的16个状态就可以编程两次。更高阶wom-v(2,4)则可以编程16/4=4次。
基于上述思想，有以下几个优化点：
1）同代转换：是指重编程后，存储元的电压状态还在同个gen中。具体来说，在编程时，若编程后的data可以用当前电压值和当前gen的最大电压值之间的电压状态表示时，同一个gen内部也可以重编程。例如，当前是001(v1)，编程后为101。那么无需进入gen2，编程到gen1中的v5即可，并做好记录；此优化点的问题是会产生写前读，每次重编程之前需要通过一次读取来确定存储元的电压状态。本文进一步提出nr模式来权衡是否采取此优化点。
2）码字共享：wom-v(3,4)中的电压状态v7在gen1和gen2之间是共享的。数据111在gen1和gen2中都映射到v7。这种共享让我们可以挤出更多的重编程代数。例如，wom-v(2,4)原先是4代，共享后为5代。
3）利用ecc容错空间：当写发生在页面粒度(而不是存储元)上时，一旦页面的任何一个存储元达到gen_max，就不能再重编程。”当页面中少量存储元达到gen_max的情况下，继续进行页面重编程而不擦除“。要实现上述目标，可以利用设备中的ecc纠错码的容错空间。通过标记少量已达到gen_max的存储元为无效，剩余存储元组成的页面可继续执行重编程。而这些标记无效的存储元的值可以通过现有ecc来确定。当然，无效存储元的数量超过ecc_threshold时，当前页面无法进行后续重编程，需要先执行擦除。
03 系统实现
本文在linux lightnvm open-channel ssd子系统模块中实现了wom-v码，它允许在ftl中进行更改。并扩展femu来模拟qlc设备。通过wom-v的系统实现，可以测试在ssd中实际减少的擦除次数(以eu为粒度执行擦除操作)，以及评估在理论上无法准确收集的input data contents、workload patterns和performance overhead。
lightnvm架构
lightnvm是一个linux模块，它向主机公开了nvme ssd的底层体系结构。有助于对读写方式进行修改，也能够控制垃圾回收，以及何时应该在底层设备上执行擦除操作。lightnvm的内部体系结构如下图所示。lightnvm模块的两个主要数据结构是1) ring buffer和2) parallel units。
要将wom-v码合并到lightnvm代码中，需要做以下更改：
1）对设备的所有写入操作都需要进行编码。
2）发布给设备的所有读取都需要解码以前编写的数据。编码和解码涉及到简单的表查找。
3）需要修改默认的垃圾回收逻辑。与其在垃圾回收过程中擦除所有的eu，现在应该根据eu内部页面的状态（是否达到gen_max）有选择地进行擦除。也就是说，如果垃圾回收选择的eu中页面未达到gen_max，则只需要回收有效页面而无需擦除，回收后可与空闲资源一样拿过来直接覆盖写。
4）底层设备模拟器需要支持下一代配备qlc或更密集闪存介质的ssd设备。
5）本文进一步实现了两种优化，gc_opt和nr模式，有助于提高性能和减少wom-v的开销。
基本实现
将以下组件添加到lightnvm模块中：1) 编码和解码逻辑；2) wom-v感知的垃圾回收逻辑；3) 基于femu的qlc支持。
写入操作：应用程序或文件系统可以向lightnvm提交写请求。所有写数据在写入设备之前都进行编码。默认情况下，wom编码首先读取设备上先前写入的数据（查看当前编程到哪一代了）。由于这种默认方法会带来写前读。在将环形缓冲区数据写入设备之前，在环形缓冲区中暂存页面的逻辑块地址(lba)与设备物理页地址(ppa)之间创建一个映射。在此阶段，拦截所有的写操作，并执行以下转换：1）对正在写入的所有页面的ppa中读取预先存在的编码数据；2）使用现有的数据对页面进行再编码；3）将新的编码页面写入设备。
读取操作：在读取工作流中，来自应用程序的原始读取bio请求首先被转换为相应的连续lba地址bio请求。由于逻辑页面的局部性，连续的页面对应于单个页面。接下来，所有被读取的编码页面都在读取返回路径中被解码。解码后的数据被复制到最初提交的bio请求中，并且可以被应用程序读取而无需修改。
垃圾回收：传统的gc是回收有效页面后直接擦除才能使用，然而本文使用的wom-v码下，页面可重编程。因此只有当eu中任何一个页面达到最大可重编程次数后才会被擦除。所以每次gc只需要回收有效页面而不需要执行擦除操作。
一个wom-v(k,n)方案可以自然地扩展到任何n级存储元，通过将n的值更改为设备的每个存储元的位数。k的值决定了容量和寿命的权衡——较低的k值会产生更高的闪存寿命，但也会消耗更多的物理空间。
wom-v优化
gc_opt模式：解决gc期间有效页面回收带来的写放大问题，进一步提高了ssd的耐久性。关键的观察是，在大多数情况下，如果eu中的无效页面可以被重写，则无需执行擦除。这意味着，在eu不需要擦除的情况下，我们可以保留有效页面，只要我们在未来写入eu时跳过这些有效页面。块中剩余的无效页面将以与以前相同的特定顺序被覆盖，以减少单元间的干扰，并像以前一样在eu的并行单元上条带化写入。
no_read(nr)模式：解决写前读问题。由于采用同代转换，在数据写入存储元之前，需要知道存储元的内容，确定其处于哪一代的哪一个电压状态。因此，每次写都需要先读一次。如何消除写前读：去掉同代转换，只在gen之间转换。通过记录当前编程的代数，下一次编程直接跳转到下一代。nr模式可优化性能，但对耐久性有轻微影响。
04 实验评估
实验采用微基准测试负载和真实世界收集的负载进行评估。
1. 微基准测试负载
1）数据缓冲区内容变化的影响
由于wom-v(k,n)码可能发生同代转换，因此其收益取决于被覆盖到已有数据块的数据内容。通过顺序填充设备，一旦设备满，翻转数据缓冲区中所有位的一部分(10%-100%)，然后用修改后的数据再次填充整个设备。重复这一过程多次，并比较随着数据缓冲区内容变化速率的增加而被擦除的eu数量。
下图显示了在写入期间因不同数据缓冲区内容而擦除的eu总数。与no_wom相比，wom-v减少了被擦除的eu数量。然而，当后续写入之间的数据变化速率较小时，存储元达到vmax的速率将会更慢。对于数据变化量较大的负载，将更快地达到vmax，因此eu擦除增益将更低。no_wom与数据缓冲区内容无关。
2）访问模式的影响
为了衡量访问模式的影响，以特定顺序写入来无效先前写入的数据，来产生不同程度的设备写放大。hot-s是顺序更新数据，hot-r是随机更新数据，hot-s和hot-r下保证所有的页面都是热写的并且垃圾回收中不产生写放大。cold是只更新一小部分页面，low-gc和high-gc则产生不同程度的垃圾回收操作。
下图显示了在不同负载模式下被擦除的eu的数量。wom-v(2,4)显著减少了被擦除的eu数量。然而，由于gc导致的写放大增加，wom-v(1,4)的收益不断减少。最后，gc-opt模式能保持较低的写放大开销。
2. 真实世界负载
所有方法下物理空间一样大，并预先填充一半容量的数据。根据负载的footprint设置qlc容量大小。所有wom-v(2,4)设置的逻辑地址空间是no_wom的逻辑地址空间的一半。同样，wom-v(1,4)设置的逻辑地址空间是no_wom的逻辑地址空间的四分之一。
1）寿命评估
wom-v(2,4)减少eu擦除次数为68%-71%。针对gc密集型工作负载（mp-auth和mp-backend），wom-v(1,4)的性能不佳。这表明，wom-v码通过重编程所带来的擦除操作的减少并不能弥补较高速率码所带来的写放大。引入gc_opt后可以显著降低垃圾回收过程产生的写放大。与no_wom相比，wom-v(2,4)-gc-opt的擦除次数减少了77-83%，wom-v(1,4)-gc-opt减少了82-91%。这意味着在现实负载中，擦除操作减少了4.4-11.1×。
2) 性能评估
由于wom需要写前读来确定当前写的代数，会影响写性能，并提出了wom-v_nr来优化性能（可能以降低耐久性增益为代价）。
由于wom-v(k,n)产生的更高的写入量（写k比特的数据实际写n比特，导致每次写入都要添加额外的(n/k)数据）。
平均性能和吞吐量：与no_wom相比，wom-v（2,4）的性能开销相当小（需要写前读），在3-8%的范围内。添加nr模式消除了这些性能开销，与no_wom差不多。同时，与wom-v(2,4)相比，启用nr模式对耐久性影响不大。同时启用gc_opt和nr模式大大降低了wom-v(1,4)方案的性能开销，使性能在no_wom的0-8%以内。并且对比no_wom显著改善耐久性。
读尾端延迟：评估读取密集型负载的尾端延迟。观察到no_wom和wom-v(k,n)基线编码方案的第95百分位尾端延迟为0.6-7%，并且没有引入较大的尾端延迟。
05 总结
本文针对下一代高密度闪存提出一种新的编码方案，可以有效降低擦除次数，从而改善闪存寿命。即使对于高写放大的负载，wom-v码也可以通过gc_opt模式优化；对性能关键型负载，可以采用nr模式进行优化wom-v使用时的性能问题。另外，wom-v码本身的写放大问题可能是对空间利用率要求高的ssd所关注的。对于这样的设备，本文建议根据设备的使用情况或工作负载的容量要求，在具有不同码率的wom-v码之间进行常规转换。wom-v码可以很容易地扩展到更高密度的未来ssd，如plc ssd和更复杂的编码方案。
工业安灯系统按钮拉绳盒应用领域
电缆沟温湿度在线监测系统的构成
华为鸿蒙系统如何升级 鸿蒙系统怎么报名
电气电路的故障有哪些?电气电路的故障分析和检修方法
中国工程院院士李德毅呼吁尽快建立自动驾驶的中国安全标准
如何通过以可忽略的性能开销提高QLC闪存的可靠性？
双路防盗报警器的设计
华为将免费给旧款智能手机升级到Android 9 Pie系统
Vega专业卡《掠食》测试结果出炉：差过GTX1080Ti还被GTX1080挑落马下
叠层压电震动片产品阵容、优势、特点介绍
2017年MEMS市场规模将倍增至210亿美元
未来的汽车行业可能会运用到的生物识别技术大盘点
浅谈电池的俩大绝症，它是否可以治疗
stm32中的io函数 STM32中的IO操作
常用FPGA/CPLD四种设计技巧
DDS+PLL高性能频率合成器的设计方案
详细解答Linux设备树语法的原理构造
TI采用业内独一无二的抗噪解决方案彻底改变电容感测技术
快讯：以太经典完成减产目标 瑞士信贷参投区块链公司
伺服输出滤波器的表征参数